CN116060484B - 一种铝合金型材的智能装夹折弯成型***及方法 - Google Patents

一种铝合金型材的智能装夹折弯成型***及方法 Download PDF

Info

Publication number
CN116060484B
CN116060484B CN202310249316.3A CN202310249316A CN116060484B CN 116060484 B CN116060484 B CN 116060484B CN 202310249316 A CN202310249316 A CN 202310249316A CN 116060484 B CN116060484 B CN 116060484B
Authority
CN
China
Prior art keywords
correction
evaluation
value
preset
clamping
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202310249316.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN116060484A (zh
Inventor
刘胜强
刘芬
张征领
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Changzhou Kaihong Aluminum Co ltd
Original Assignee
Changzhou Kaihong Aluminum Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Changzhou Kaihong Aluminum Co ltd filed Critical Changzhou Kaihong Aluminum Co ltd
Priority to CN202310249316.3A priority Critical patent/CN116060484B/zh
Publication of CN116060484A publication Critical patent/CN116060484A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN116060484B publication Critical patent/CN116060484B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B21—MECHANICAL METAL-WORKING WITHOUT ESSENTIALLY REMOVING MATERIAL; PUNCHING METAL
    • B21D—WORKING OR PROCESSING OF SHEET METAL OR METAL TUBES, RODS OR PROFILES WITHOUT ESSENTIALLY REMOVING MATERIAL; PUNCHING METAL
    • B21D7/00—Bending rods, profiles, or tubes
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B21—MECHANICAL METAL-WORKING WITHOUT ESSENTIALLY REMOVING MATERIAL; PUNCHING METAL
    • B21C—MANUFACTURE OF METAL SHEETS, WIRE, RODS, TUBES OR PROFILES, OTHERWISE THAN BY ROLLING; AUXILIARY OPERATIONS USED IN CONNECTION WITH METAL-WORKING WITHOUT ESSENTIALLY REMOVING MATERIAL
    • B21C51/00—Measuring, gauging, indicating, counting, or marking devices specially adapted for use in the production or manipulation of material in accordance with subclasses B21B - B21F
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • General Factory Administration (AREA)

Abstract

本发明公开了一种铝合金型材的智能装夹折弯成型***及方法，涉及铝合金折弯成型技术领域；本发明是通过实时采集装夹折弯生产线运行过程中的装夹折弯部件动态信息，再对上述信息进行分析比较处理并自动控制对应部件运行，实现校正预感、预校正和精准校正的过程，以逐级排除干扰项达到最佳最稳定的校正效果；再将非校正动作的时长、校正动作的时长、成型产品的质量信息结合化处理生成校正评估因子，通过多个校正评估因子量化分析生成校正分析信号，并将其发送到工作人员的电脑终端处显示，当工作人员看到较差校正分析信号时，先对设备相应部件进行维护，再调取上述过程中的数据以查阅，以实现数据层面设定的修正，达到更佳的修正效果。

Description

一种铝合金型材的智能装夹折弯成型***及方法
技术领域
本发明涉及铝合金折弯成型技术领域，尤其涉及一种铝合金型材的智能装夹折弯成型***及方法。
背景技术
铝合金型材是工业中应用最广泛的一类有色金属结构材料，在航空、航天、汽车、机械制造、建筑、装修及化学工业中已大量应用，尤其随着房地产行业的火热拓展，铝合金型材已成为当前建筑中重要的一环，而由于铝合金型材强度大、不易生锈，跟普通钢材相比较的重量较轻，更加有利于建筑工程的施工建设；
但现有技术中的铝合金型材生产线中，往往需要在折弯过程对施压部件进行校正以达到最好的折弯效果，保证设备的稳定性运行，而现有技术中的校正过程无法通过采集数据对校正进行校正预感、预校正和精准校正的过程，实现逐级排除干扰项达到最佳最稳定的校正效，还无法通过深化校正的信息结合产品质量进行大数据自动分析出校正的优劣，使铝合金型材生产线的校正无法实现深度化、可成长性，导致其智能程度不高的问题。
发明内容
本发明的目的在于：是通过实时采集装夹折弯生产线运行过程中的装夹折弯部件动态信息，再对上述信息进行分析比较处理并自动控制对应部件运行，实现校正预感、预校正和精准校正的过程，以逐级排除干扰项达到最佳最稳定的校正效果；
再采集校正过程中各部件的非校正动作的时长和校正动作的时长，还采集成型产品的质量信息，两者结合化处理生成校正评估因子，多个校正评估因子进行量化分析生成较差校正分析信号或较优校正分析信号的判断评估，并将其发送到工作人员的电脑终端处显示，当工作人员看到较差校正分析信号时，先对设备相应部件进行维护，再调取上述过程中的数据以查阅，以实现数据层面设定的修正，达到更佳的修正效果，即通过上述功能实现校正的深度化、智能化和可成长性。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
一种铝合金型材的智能装夹折弯成型***，包括装夹折弯生产线和评估监控***，装夹折弯生产线与评估监控***通讯连接，评估监控***包括运动采集单元、动态分析单元、校正采集单元、质量采集单元和评估分析单元；
运动采集单元实时采集装夹折弯生产线运行过程中的装夹折弯部件动态信息，且将其发送给动态分析单元；动态分析单元获取上述信息进行分析比较处理并自动控制对应部件运行，实现非校正动作或校正动作；校正采集单元采集各部件的非校正动作的时长和校正动作的时长，并将其发送到评估分析单元；质量采集单元采集成型产品的质量信息并将其发送到评估分析单元；
评估分析单元接收成型产品的质量信息，还接收各部件的非校正动作的时长和校正动作的时长，且将上述信息进行结合化分析处理得到校正评估因子，并通过多个校正评估因子分析生成校正分析信号；再将校正分析信号发送到工作人员的电脑终端处显示。
进一步的，装夹折弯部件动态信息由移动轨迹、直线速度、加速度、减速度的绝对值、角加速度、振动频率和振动幅度构成，其中的移动轨迹由位移传感器感应生成，直线速度、加速度、减速度的绝对值和角加速度均由对应的速度传感器感应生成，角度则由角度传感器感应生成，振动频率和振动幅度则由振动传感器感应生成。
进一步的，动态分析单元的具体工作过程如下：
Sa：将实时移动轨迹与预设移动轨迹线路进行比较并获取两者之间的向量差，通过向量差的方向和大小，自动控制部件进行相反方向校正部件运行；
Sb：再将部件的直线速度、加速度、减速度的绝对值和角加速度进行归一化转换得到速度冲击值；
Sc：再提取向量差差值的绝对值、速度冲击值、振动频率和振动幅度分别标记为Q、W、E和R，经公式
Figure SMS_1
，得到绝对干扰值；
再将绝对干扰值与预设干扰区间进行比较，当绝对干扰值小于预设干扰区间的最小值时，无需增加权重；其中e1、e2、e3、e4和e5均为权重参数；
当绝对干扰值在预设干扰区间内时，含预设干扰区间的阈值，则将生成的绝对干扰值和对应的转换因子相乘得到赋权系数，再将赋权系数与向量差进行相乘得到赋权向量，且赋权向量的值小于向量差差值的绝对值；
当绝对干扰值大于预设干扰区间的最大值时，则直接生成警报信号并进行警报处理操作；
Sd：通过赋权向量的值进行自动控制部件，以实现校正部件过程中干扰因素影响预处理，加强校正过程中的平稳性。
进一步的，成型产品的质量信息包括抗形变能力值、抗形变电导率和抗形变磁通量。
进一步的，成型产品的质量信息的具体生成过程如下：
SSa：抗形变能力值的生成过程：标记多个成型产品形成对照组，将成型产品依次进行施加压力再采集成型产品与预设产品的叠合度；通过量化平均叠合度生成抗形变能力值；
SSb：抗形变电导率具体生成过程：对照组在实验后求出对照电导率，且将对照电导率的平均值和预设电导率进行相减后得到差值，再将相减的差值与预设电导率进行相减得到其绝对值，再将其标记为抗形变电导率；
SSc：抗形变磁通量的具体生成过程：在实验SSb步骤后，对照组求出对照磁通量，将对照磁通量分别和预设磁通量进行相减得到若干差值磁通量，再将差值磁通量的绝对值进行平均后再将其与预设磁通量进行相减得到其绝对值，再将其标记为抗形变磁通量。
进一步的，评估分析单元结合化分析处理的具体过程如下：
将非校正动作的时长和校正动作的时长进行相减得到非校正因子，将非校正因子与非校正预设值进行比较，当非校正因子小于非校正预设值时，则生成预维护信号，通过预维护信号进行预维护处理操作；
当非校正因子大于等于非校正预设值时，则将抗形变能力值、抗形变电导率和抗形变磁通量标定为U、Y和P，且再将非校正因子和非校正预设值的差值标定为M，再经归一化公式得到校正评估因子B，
Figure SMS_2
，其中k1、k2、k3、k4、k5、k6均为转换因子。
进一步的，校正分析信号的具体生成过程如下：
将多组校正评估因子与预设区段进行匹配生成第一评估信号、第二评估信号和第三评估信号；具体匹配过程如下：将评估因子与预设区段进行比较，当评估因子小于等于预设区段的最小值时，则生成第一评估信号；当评估因子大于预设区段的最大值时，则生成第三评估信号；反之，则生成第二评估信号；
再统计第一评估信号的数量、第二评估信号的数量和第三评估信号的数量，再计算第一评估信号的数量与第二评估信号的数量的和后，将相加的和与第三评估信号的数量进行比较得到评估比例，当评估比例小于预设评估比例时，产生较优校正分析信号，则说明设备校正的较为精准对后续成品质量影响较小，当评估比例大于等于预设评估比例时，产生较差校正分析信号，则说明设备校正的较差对后续成品质量影响较大。
该铝合金型材的智能装夹折弯成型***的应用方法，具体方法如下：
实时采集装夹折弯生产线运行过程中的装夹折弯部件动态信息，再对信息进行分析比较处理以实现非校正动作或校正动作；再采集各部件的非校正动作的时长和校正动作的时长，还采集成型产品的质量信息，再将两者信息进行结合化分析处理得到校正评估因子，并通过多个校正评估因子分析生成校正分析信号；再将校正分析信号发送到工作人员的电脑终端处显示。
综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：
本发明是通过实时采集装夹折弯生产线运行过程中的装夹折弯部件动态信息，再对上述信息进行分析比较处理并自动控制对应部件运行，实现校正预感、预校正和精准校正的过程，以逐级排除干扰项达到最佳最稳定的校正效果；再采集校正过程中各部件的非校正动作的时长和校正动作的时长，还采集成型产品的质量信息，两者结合化处理生成校正评估因子，多个校正评估因子进行量化分析生成较差校正分析信号或较优校正分析信号的判断评估，并将其发送到工作人员的电脑终端处显示，当工作人员看到较差校正分析信号时，先对设备相应部件进行维护，再调取上述过程中的数据以查阅，以实现数据层面设定的修正，达到更佳的修正效果，即通过上述功能实现校正的深度化、智能化和可成长性。
附图说明
图1示出了本发明的结构框图；
图2示出了本发明的流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1-2所示，一种铝合金型材的智能装夹折弯成型***，包括装夹折弯生产线和评估监控***，装夹折弯生产线与评估监控***通讯连接，评估监控***包括运动采集单元、动态分析单元、校正采集单元、质量采集单元和评估分析单元；且运动采集单元、动态分析单元、校正采集单元、质量采集单元和评估分析单元信号相电性连接；
运动采集单元实时采集装夹折弯生产线运行过程中的装夹折弯部件动态信息，且将其发送给动态分析单元；其中的装夹折弯部件动态信息由移动轨迹、直线速度、加速度、减速度的绝对值、角加速度、振动频率和振动幅度构成，其中的移动轨迹由位移传感器感应生成，直线速度、加速度、减速度的绝对值和角加速度均由对应的速度传感器感应生成，角度则由角度传感器感应生成，振动频率和振动幅度则由振动传感器感应生成；
动态分析单元将实时移动轨迹与预设移动轨迹线路进行比较并获取两者之间的向量差，通过向量差的方向和大小，自动控制部件进行相反方向校正部件运行；再将部件的直线速度、加速度、减速度的绝对值和角加速度进行归一化转换得到速度冲击值；
再提取向量差差值的绝对值、速度冲击值、振动频率和振动幅度分别标记为Q、W、E和R，经公式
Figure SMS_3
，得到绝对干扰值，将绝对干扰值与预设干扰区间进行比较，当绝对干扰值小于预设干扰区间的最小值时，无需增加权重；其中e1、e2、e3、e4和e5均为权重参数，且权重参数使计算的结果更加的接近真实值，e1+e2+e3+e4+e5=18.67，且e2大于e3大于e1大于e5大于e4；
当绝对干扰值在预设干扰区间内时，含预设干扰区间的阈值，则将生成的绝对干扰值和对应的转换因子相乘得到赋权系数，再将赋权系数与向量差进行相乘得到赋权向量，且赋权向量的值小于向量差差值的绝对值；
当绝对干扰值大于预设干扰区间的最大值时，则直接生成警报信号并进行警报处理操作，警报处理操作向工作人员发送警报文本或者维检文本；
则通过赋权向量的值进行自动控制部件，以实现校正部件过程中干扰因素影响预处理，以抵消在校正过程中干扰项，加强校正过程中的平稳性，实现非校正动作或校正动作；且校正采集单元采集各部件的非校正动作的时长和校正动作的时长，并将其发送到评估分析单元；
质量采集单元采集成型产品的质量信息并将其发送到评估分析单元；
其中的成型产品的质量信息包括抗形变能力值、抗形变电导率和抗形变磁通量；其中的抗形变能力值的生成过程：标记多个成型产品形成对照组，将成型产品依次进行施加压力再采集成型产品与预设产品的叠合度；通过量化平均叠合度生成抗形变能力值；抗形变电导率具体生成过程：对照组在实验后求出对照电导率，且将对照电导率的平均值和预设电导率进行相减后得到差值，再将相减的差值与预设电导率进行相减得到其绝对值，再将其标记为抗形变电导率；抗形变磁通量的具体生成过程：在实验SSb步骤后，对照组求出对照磁通量，将对照磁通量分别和预设磁通量进行相减得到若干差值磁通量，再将差值磁通量的绝对值进行平均后再将其与预设磁通量进行相减得到其绝对值，再将其标记为抗形变磁通量；抗形变能力值、抗形变电导率和抗形变磁通量越大，则说明成品的质量越高；
评估分析单元接收成型产品的质量信息，还接收各部件的非校正动作的时长和校正动作的时长，将非校正动作的时长和校正动作的时长进行相减得到非校正因子，将非校正因子与非校正预设值进行比较，当非校正因子小于非校正预设值时，则生成预维护信号，通过预维护信号进行预维护处理操作；
当非校正因子大于等于非校正预设值时，则将抗形变能力值、抗形变电导率和抗形变磁通量标定为U、Y和P，且再将非校正因子和非校正预设值的差值标定为M，再经归一化公式得到校正评估因子B，
Figure SMS_4
，其中k1、k2、k3、k4、k5、k6均为转换因子，其中转换因子对相应数据进行去量纲处理，k2小于k6小于k3小于k5小于k1小于k4，k1+k2+k3+k4+k5+k6=5.78；
将多组校正评估因子与预设区段进行匹配生成第一评估信号、第二评估信号和第三评估信号；具体匹配过程如下：将评估因子与预设区段进行比较，当评估因子小于等于预设区段的最小值时，则生成第一评估信号；当评估因子大于预设区段的最大值时，则生成第三评估信号；反之，则生成第二评估信号；
再统计第一评估信号的数量、第二评估信号的数量和第三评估信号的数量，再计算第一评估信号的数量与第二评估信号的数量的和后，将相加的和与第三评估信号的数量进行比较得到评估比例，当评估比例小于预设评估比例时，产生较优校正分析信号，则说明设备校正的较为精准对后续成品质量影响较小；当评估比例大于等于预设评估比例时，则产生较差校正分析信号，则说明设备校正的较差对后续成品质量影响较大；较差校正分析信号或较优校正分析信号均为校正分析信号，且将校正分析信号发送到工作人员的电脑终端处显示；
综合上述技术方案，本发明是通过实时采集装夹折弯生产线运行过程中的装夹折弯部件动态信息，再对上述信息进行分析比较处理并自动控制对应部件运行，实现校正预感、预校正和精准校正的过程；再采集校正过程中各部件的非校正动作的时长和校正动作的时长，还采集成型产品的质量信息，两者结合化处理生成校正评估因子，通过多个校正评估因子进行量化分析生成较差校正分析信号或较优校正分析信号的判断评估，并将其发送到工作人员的电脑终端处显示，当工作人员看到较差校正分析信号时，先对设备相应部件进行维护，再调取上述过程中的数据以查阅，以实现数据层面设定的修正，达到更佳的修正效果。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种铝合金型材的智能装夹折弯成型***，包括装夹折弯生产线和评估监控***，装夹折弯生产线与评估监控***通讯连接，其特征在于，评估监控***包括运动采集单元、动态分析单元、校正采集单元、质量采集单元和评估分析单元；
运动采集单元实时采集装夹折弯生产线运行过程中的装夹折弯部件动态信息，且将其发送给动态分析单元；动态分析单元获取上述信息进行分析比较处理并自动控制对应部件运行，实现非校正动作或校正动作；校正采集单元采集各部件的非校正动作的时长和校正动作的时长，并将其发送到评估分析单元；质量采集单元采集成型产品的质量信息并将其发送到评估分析单元；
评估分析单元接收成型产品的质量信息，还接收各部件的非校正动作的时长和校正动作的时长，且将上述信息进行结合化分析处理得到校正评估因子，并通过多个校正评估因子分析生成校正分析信号；再将校正分析信号发送到工作人员的电脑终端处显示；
装夹折弯部件动态信息由移动轨迹、直线速度、加速度、减速度的绝对值、角加速度、振动频率和振动幅度构成，其中的移动轨迹由位移传感器感应生成，直线速度、加速度、减速度的绝对值和角加速度均由对应的速度传感器感应生成，角度则由角度传感器感应生成，振动频率和振动幅度则由振动传感器感应生成；
动态分析单元的具体工作过程如下：
Sa：将实时移动轨迹与预设移动轨迹线路进行比较并获取两者之间的向量差，通过向量差的方向和大小，自动控制部件进行相反方向校正部件运行；
Sb：再将部件的直线速度、加速度、减速度的绝对值和角加速度进行归一化转换得到速度冲击值；
Sc：再提取向量差差值的绝对值、速度冲击值、振动频率和振动幅度分别标记为Q、W、E和R，经公式
Figure QLYQS_1
，得到绝对干扰值；
再将绝对干扰值与预设干扰区间进行比较，当绝对干扰值小于预设干扰区间的最小值时，无需增加权重；其中e1、e2、e3、e4和e5均为权重参数；
当绝对干扰值在预设干扰区间内时，含预设干扰区间的阈值，则将生成的绝对干扰值和对应的转换因子相乘得到赋权系数，再将赋权系数与向量差进行相乘得到赋权向量，且赋权向量的值小于向量差差值的绝对值；
当绝对干扰值大于预设干扰区间的最大值时，则直接生成警报信号并进行警报处理操作；
Sd：通过赋权向量的值进行自动控制部件，以实现校正部件过程中干扰因素影响预处理，加强校正过程中的平稳性。
2.根据权利要求1所述的一种铝合金型材的智能装夹折弯成型***，其特征在于，成型产品的质量信息包括抗形变能力值、抗形变电导率和抗形变磁通量。
3.根据权利要求2所述的一种铝合金型材的智能装夹折弯成型***，其特征在于，成型产品的质量信息的具体生成过程如下：
SSa：抗形变能力值的生成过程：标记多个成型产品形成对照组，将成型产品依次进行施加压力再采集成型产品与预设产品的叠合度；通过量化平均叠合度生成抗形变能力值；
SSb：抗形变电导率具体生成过程：对照组在实验后求出对照电导率，且将对照电导率的平均值和预设电导率进行相减后得到差值，再将相减的差值与预设电导率进行相减得到其绝对值，再将其标记为抗形变电导率；
SSc：抗形变磁通量的具体生成过程：在实验SSb步骤后，对照组求出对照磁通量，将对照磁通量分别和预设磁通量进行相减得到若干差值磁通量，再将差值磁通量的绝对值进行平均后再将其与预设磁通量进行相减得到其绝对值，再将其标记为抗形变磁通量。
4.根据权利要求2所述的一种铝合金型材的智能装夹折弯成型***，其特征在于，评估分析单元结合化分析处理的具体过程如下：
将非校正动作的时长和校正动作的时长进行相减得到非校正因子，将非校正因子与非校正预设值进行比较，当非校正因子小于非校正预设值时，则生成预维护信号，通过预维护信号进行预维护处理操作；
当非校正因子大于等于非校正预设值时，则将抗形变能力值、抗形变电导率和抗形变磁通量标定为U、Y和P，且再将非校正因子和非校正预设值的差值标定为M，再经归一化公式得到校正评估因子B，
Figure QLYQS_2
，其中k1、k2、k3、k4、k5、k6均为转换因子。
5.根据权利要求4所述的一种铝合金型材的智能装夹折弯成型***，其特征在于，校正分析信号的具体生成过程如下：
将多组校正评估因子与预设区段进行匹配生成第一评估信号、第二评估信号和第三评估信号；具体匹配过程如下：将评估因子与预设区段进行比较，当评估因子小于等于预设区段的最小值时，则生成第一评估信号；当评估因子大于预设区段的最大值时，则生成第三评估信号；反之，则生成第二评估信号；
再统计第一评估信号的数量、第二评估信号的数量和第三评估信号的数量，再计算第一评估信号的数量与第二评估信号的数量的和后，将相加的和与第三评估信号的数量进行比较得到评估比例，当评估比例小于预设评估比例时，产生较优校正分析信号，当评估比例大于等于预设评估比例时，则产生较差校正分析信号。
6.一种如权利要求1-5任一项所述的铝合金型材的智能装夹折弯成型***的应用方法，其特征在于，具体方法如下：实时采集装夹折弯生产线运行过程中的装夹折弯部件动态信息，再对信息进行分析比较处理以实现非校正动作或校正动作；再采集各部件的非校正动作的时长和校正动作的时长，还采集成型产品的质量信息，再将两者信息进行结合化分析处理得到校正评估因子，并通过多个校正评估因子分析生成校正分析信号；再将校正分析信号发送到工作人员的电脑终端处显示。
CN202310249316.3A 2023-03-15 2023-03-15 一种铝合金型材的智能装夹折弯成型***及方法 Active CN116060484B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310249316.3A CN116060484B (zh) 2023-03-15 2023-03-15 一种铝合金型材的智能装夹折弯成型***及方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310249316.3A CN116060484B (zh) 2023-03-15 2023-03-15 一种铝合金型材的智能装夹折弯成型***及方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN116060484A CN116060484A (zh) 2023-05-05
CN116060484B true CN116060484B (zh) 2023-06-09

Family

ID=86175150

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202310249316.3A Active CN116060484B (zh) 2023-03-15 2023-03-15 一种铝合金型材的智能装夹折弯成型***及方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN116060484B (zh)

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105107896A (zh) * 2015-09-29 2015-12-02 江苏永盛传热科技有限公司 高效全能型多管道弯管机
CN106873429A (zh) * 2015-12-13 2017-06-20 魏莹 一种母线折弯机控制***
CN110446987A (zh) * 2017-03-17 2019-11-12 特鲁普机械奥地利有限公司及两合公司 在折弯机的控制***上执行的折弯步骤选择方法
CN113732204A (zh) * 2021-09-13 2021-12-03 安徽亿普拉斯科技有限公司 可折弯显示模组的折弯***及显示模组
CN114535451A (zh) * 2022-04-22 2022-05-27 南通精丰智能设备有限公司 一种用于换热器生产的折弯机智能控制方法及***
CN216801242U (zh) * 2021-08-26 2022-06-24 肯联汽车(南京)有限公司 一种纵梁弯折***
CN115311629A (zh) * 2022-10-12 2022-11-08 南通创为机械科技有限公司 一种折弯机的异常折弯精度监测***

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105107896A (zh) * 2015-09-29 2015-12-02 江苏永盛传热科技有限公司 高效全能型多管道弯管机
CN106873429A (zh) * 2015-12-13 2017-06-20 魏莹 一种母线折弯机控制***
CN110446987A (zh) * 2017-03-17 2019-11-12 特鲁普机械奥地利有限公司及两合公司 在折弯机的控制***上执行的折弯步骤选择方法
CN216801242U (zh) * 2021-08-26 2022-06-24 肯联汽车(南京)有限公司 一种纵梁弯折***
CN113732204A (zh) * 2021-09-13 2021-12-03 安徽亿普拉斯科技有限公司 可折弯显示模组的折弯***及显示模组
CN114535451A (zh) * 2022-04-22 2022-05-27 南通精丰智能设备有限公司 一种用于换热器生产的折弯机智能控制方法及***
CN115311629A (zh) * 2022-10-12 2022-11-08 南通创为机械科技有限公司 一种折弯机的异常折弯精度监测***

Also Published As

Publication number Publication date
CN116060484A (zh) 2023-05-05

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111054782B (zh) 一种宽厚板板形检测装置及方法
Ubhayaratne et al. Audio signal analysis for tool wear monitoring in sheet metal stamping
CN112581451B (zh) 一种基于激光雷达的仓库线卷位置检测***及方法
CN116060484B (zh) 一种铝合金型材的智能装夹折弯成型***及方法
CN116309556B (zh) 一种基于机器视觉技术的钢构件成品质量管理方法
CN115144326B (zh) 一种模具钢材防腐性能检测方法及***
CN110064680B (zh) 一种棒材大弯曲变形快速测量方法
CN110509186B (zh) 一种基于加工振动特征的机器人磨抛质量表征方法
CN104014613A (zh) 一种非接触式激光在线检测棒材直线度机构及检测方法
CN110303070B (zh) 一种双金属复合板矫直工艺新方法
CN112906113A (zh) 基于大数据和云计算的建筑主体工程质量安全监理分析预警方法
CN112598720A (zh) 基于双目拍摄的输送带磨损状态检测方法和***
CN110442930B (zh) 虚拟量测方法和虚拟量测装置
Yao et al. Robust locally weighted regression for profile measurement of magnesium alloy tube in hot bending process
CN111127638B (zh) 利用三维模板库实现工件突出标志位定位抓取点方法
CN112748156A (zh) 一种结构表观裂缝监测***及监测方法
CN106658542B (zh) 一种基于受力模型的通信铁塔稳定性检测方法及***
CN116603869B (zh) 一种基于反馈优化的纠偏控制方法及***
CN116429170A (zh) 一种板坯质量检测方法
CN113720343B (zh) 基于动态数据实时适应的航向预测方法
CN105414201A (zh) 一种提高光整机加减速时延伸率控制精度的方法
CN207463859U (zh) 一种用于长杆类锻件的检测装置
CN108453441A (zh) 工业焊接机器人焊接质量识别方法
CN115854914A (zh) 一种基于汇流排的刚性接触网导线磨耗测量方法及***
CN114397151B (zh) 一种板材表面质量控制方法、装置、设备及存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant